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基于卷积神经网络的说话人识别方法
文献摘要：
为进一步提高说话人识别的准确率,提出一种新的基于卷积神经网络的说话人识别方法.利用卷积神经网络强大的处理图像能力可有效提高说话人识别的准确率.卷积神经网络相对于其他网络结构简单,训练时间较短且准确率较高.该方法首先对语音信号进行了预处理,包括重采样、分帧、加窗等操作,然后提取梅尔频率倒谱系数,之后送入卷积神经网络进行训练.通过LibriSpeech标准库和中文数据库测试表明,本算法识别率达到95％,可有效进行说话人识别.
文献关键词：
卷积神经网络;说话人识别;梅尔频率倒谱系数
中图分类号：
作者姓名：
楚宪腾;王华朋;杨海涛;林暖辉
作者机构：
中国刑事警察学院;广州市刑事科学技术研究所
文献出处：
引用格式：
[1]楚宪腾;王华朋;杨海涛;林暖辉-.基于卷积神经网络的说话人识别方法)[J].警察技术,2022(01):46-50
A类：
B类：
说话人识别,结构简单,训练时间,语音信号,重采样,分帧,加窗,梅尔频率倒谱系数,后送,送入,LibriSpeech,中文数据,测试表明,算法识别,识别率
AB值：
0.274893
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